DEIM Forum 2019 G1-2

より適したユーザからよりよい答えを得るための質問転送機能を備えた
QA サービスの提案
中川 瑛慎†

田島 敬史††

山肩洋子††† 京都大学工学部情報学科計算機科学コース 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: †e.nakagawa@dl.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††{tajima@i.kyoto-u.ac.jp,yamakata@dl.soc.i.kyoto-u.ac.jp}
あらましYahoo!知恵袋に代表されるような従来の掲示板型の QA サイトでは, 必ずしも適切な回答を返せる回答者が見つからないことがある. 本論文では, 知り合い（フォロー先）から知り合いへと人数を制限して質問を転送・拡散させるにより, その質問に適した回答者に質問することのできるシステムを提案した. 従来の QA サイトでは, 回答者
が自分に適した質問を発見し, 回答しなければならない. そのため, 回答者が自分にとって適切でない質問を大量に受け取ることで適切な質問に答えられないという問題が挙げられる. この問題点に対し, 本論文で提案するシステムでは,質問を受け取ったユーザは, 自分が適切な回答者だと思う場合は回答することができ, 自分の知り合いなど, ごく限られたユーザの中で自分よりも適切と思う回答者を知っている場合はそのユーザへと転送・拡散させることができる（ただし一人当たりの人数制限がある）. つまり, 質問を転送する人数をなるべく少なくした上で, 回答者に適した質問を到達させやすくなる. また実験では, 提案手法が従来の QA サイトに比べ, 回答者が受け取った質問のうちそのユーザが適切な回答者である質問の割合が高く, 適切な回答者によって少なくとも 1 度以上回答された質問の割合が高く, また
各質問についた回答のうち, 適切な回答者による回答の割合が高く, 全質問のうち回答者が受け取った質問の数が少ないことを実際に作成したシステムを用いた被験者実験により示す.
キーワード 質問回答サービス,SNS, クラウドソーシング, グラフデータ処理,QA サイト, 質問回答サイト
問題が生じる. 第一に, 回答者が自分に適切な質問を見つける

1 はじめにインターネットの普及により, 膨大な量の情報が web 上に蓄積され, 共有されている. 人々は情報検索を用いて知りたい情報を発見しようとするが, それでもなお見つからない場合が多々ある. その中の一つの解決方法として,QA サイトがある. それは, ユーザが直面している課題や疑問をテキストによる質問文の形で投稿し, 他のユーザに答えを求めるという形で情報や知識を得るためのサービスのことである. それは例えば, 日本であれば Yahoo!知恵袋 1 や OKWave 2 , 海外であれば Quora 3 や

Stack Overflow 4 に代表される.QA サイトのメリットは,web 上にない情報を受動的に収集できるという点にあり, そのような情報としては, ニーズがあまりないようなニッチな情報やロー
カルな情報, また自ら情報を発信することがないような特殊なユーザのみが持つ情報や専門知識をもったユーザなどの特定のユーザの意見などが挙げられる.

QA サイトには以上のような利点がある一方で, 課題も存在
する. その一つとして回答者に大量の質問がフラットに提示され, 回答者にとって適切でない質問と適切な質問が混合して提示されるという課題が挙げられる. それによって以下の三つののが難しいことがあるという問題が生じる. 例えば, コスメやファッションなどのジャンルで質問を見た時,「女性から見てどういう男性のファッションがおしゃれだと思いますか？」という質問等, 女性に答えてもらいたい質問ばかりが男性に提示されてしまうことがあるため, 男性が答える必要のある質問を見つけられないことがある. 第二に, 適切な回答者による回答がつかないという問題が生じる. 例えば,「工学部工業化学科の学生
は高校時代から化学実験や化学反応に興味があった者が多いのか」という質問に対しては, 京都大学工学部工業化学科出身の者が回答者として適切であろう. しかし, 従来の質問回答サービスでは回答者を公に求めるシステムであるので, そのような特定のユーザが質問の中からその質問を発見し, 回答してくれるかは定かではない. 第三に, 各質問に適切でない回答者も回答してしまうという問題が生じる. 例えば, 上記の工業化学科の質問であれば,「工業化学科なんだからもちろん好きなんじゃ無いでしょうか？」など内部の状況がわからない人も回答してしまい, 必要のない回答ばかりが多く集まってしまう可能性がある.
これらの問題に対し, 質問を全ユーザに提示するのではなく,回答するのに適していると思われる少数のユーザにのみ送り,
またその質問を受け取ったユーザは, 自分よりも適したユーザ
もしくはその適したユーザを紹介してくれそうなユーザが知り

1：https://chiebukuro.yahoo.co.jp/
2：https://okwave.jp/

合いの中にいる場合にはそのユーザに質問を転送する機能を提3：https://jp.quora.com/

供することで, より少ないユーザを介して適切な回答者からの4：https://ja.stackoverflow.com/

回答を獲得しやすくなると考えた. そこで本論文ではこの課題

を解決するための新しい QA サイトとして, 質問転送システム行われてきた. その 1 つとして,Jurczyk ら [2] による, 特定の質を提案する. ここでは, ユーザが質問を知り合い (システム上で問カテゴリーに対する権威的な回答者を選定するためのコミュ

はフォロー先) に拡散・転送する操作を質問転送操作と名付け

ニティのリンク構造の分析がある. 分析には, 他ユーザからの回

る. 質問者は自分の知り合いなど, ごく限られたユーザの中で適答文に対するプラス評価とマイナス評価の差, ベストアンサー

切だと思われるユーザに質問転送操作を行い, 質問を受け取っに選ばれた回答文の割合, ベストアンサーに選ばれた時の評価

たユーザは, 自分が適切な回答者だと思う場合は回答するが, 自値の 3 点を考慮している. その他にも,Liu ら [4] による回答者の分よりも適切な回答者を知っている場合は, そのユーザへと質Expert 度計算がある. 計算方法としては, 複数回答者が 1 つの問転送操作を行うことができる. つまり, ある一つの質問に関連

質問に回答して, その中からベストアンサーが選ばれるというするユーザは質問者と質問転送者と回答者の役割がある. まとプロセスを競争と見なせば, その回答者同士の間に格付けが生めると,QA サイトに以下の二つの機能を提案する.

じるというアイデアの元, どの回答者がどの回答者に勝ったかPM1 適切な回答者もしくは適切な回答者を知っていそうな人を配列化し, 計算するという方法である. これらの手法は, 同様に質問が届くように質問を転送する機能に過去のデータから回答者の格付けを行うものであり, ユーザ

PM2 同じ回答者にあまり多くの質問が集まらないように, 転送がより適切な人に質問を転送する形で回答者を選定するのではできる人を知り合いに限り, 転送可能な最大数を制限する機能無い.

提案手法は, 先に挙げた回答者に大量の質問がフラットに提次に,QA サイトにおいて回答の質を評価する研究を紹介す示され, それによって適切でない質問と適切な質問が混合してる.Agichtein ら [3] は, 内容や語法の特徴量を使用することに提示されることによって生じる三つの課題,「回答者が自分に適よって, 質問文と回答文の質の評価を試みている. その他にも,切な質問を見つけるのが難しいことがある」,「適切な回答者に石川ら [5] による QA における良質回答の予測がある. 過去の質よる回答がつかない」,「各質問に適切でない回答者も回答して問と回答のセットを人力で良質かを判定し, 新たな回答を入力としまう」という QA サイトにおける課題を軽減できる可能性がして分類器にかけることによって良質かを判定した. 石川らの研ある. なぜなら, 質問を受けたユーザが自分の知り合いなど, ご究では, カテゴリによっては人間による判定者の精度を上回るく限られたユーザの中で自分よりも適切なユーザを知っている

結果を示した.Shah [6] らも類似の研究を行なっており,Amazon

場合には, 人数を制限してユーザに質問転送行為を行うことで,

Mecanical Trunk を用いて 5 人の判定者らに 13 の判定基準に質問を転送・拡散する範囲はできるだけ小さくピンポイントに基づいて質問・回答を評価し, 分類器を構築している.

回答者に適した質問を転送・拡散することができる可能性があるからである.
我々の 2 つの主な貢献を以下にまとめる.
１) 知り合いの中で, より適した少数のユーザへ質問を転送することのできる質問転送システムを提案した
２）システム評価のための評価方法を選定し, 被験者実験を行うことで提案手法の有効性を示した．

3 提案手法
本章では, まず提案手法の背景と根拠について述べ, その後提案手法のシステムの概要について述べ, 提案手法を形式化し, 最
後に提案手法の実現方法について述べる.

3. 1 提案手法の背景と根拠

本論文は以下のように構成されている.2 章では質問回答サー提案手法は, スタンレー・ミルグラムが 1967 年に行ったス

ビス (QA サイト) に関連した研究について述べる。3 章では提モールワールド実験に着想を得ている. この実験では, 知り合い案システムの詳細について述べる.4 章では, システムを評価す

関係を芋ずる式にたどっていけば比較的簡単に世界中の誰にでるための評価実験について述べ, 得られた実験結果を示す.5 章

も行き着くという仮説を検証した. アメリカ合衆国国民から二では今後の発展性および課題, そして本論文の結論を述べる.

人ずつの組を無作為に抽出し, その二人がつながっている場合には平均して 6 人の知り合いを介していた. この実験から, より

2 関連研究まず, 我々が提案する質問転送システムにおいては, どのように質問者の質問からより適切そうな回答者を選定するかが重要になる. 関連のある研究として, 横山ら [1] の質問回答サイトにおける質問文への適切な回答者の選出法に関する研究が挙げられる. 横山らの選出手法では, 過去の質問文と回答文のデータを処理することで, 質問文に対して適切な回答をすることのできる回答者を予測することができる可能性を示した. 提案手法と異なり, 質問に対して適切な回答者を選定するのに第 3 者の人の判断を用いておらず, 質問文から適切な回答者の可能性を算出している. 質問者の質問から適切な回答者を選定する他の関連研究として,QA サイトにおける回答者の権威度を測る研究がその質問の答えを知っていそうな人へと質問を転送していけば,効率的に適した回答者に質問を届けることができることが示唆される. また,DARPA による DARPA Network Challenge にも着想を得ている. この Challenge では,DARPA アメリカ国防
高等研究計画局がアメリカ合州国のどこかに 10 個の風船をとばし, どこにあるのかをチームに調査するよう依頼した. また,一番早く全ての風船の正確な位置を答えたチームに報酬を与えることとした. 一番早く正解を出した MIT チームは風船を見つけくれる人もしくは見つけてくれそうな人を紹介してくれる人を募集し, 見つけた人だけでなく, 見つけた人を紹介してくれた人にも報酬を山分けした. このことから, 適切だと思われる回答
者に質問を転送するだけでなく, 適切だと思われる人を紹介してくれそうな人に質問を転送することが有効であることが示唆される.

3. 2 提案手法のシステム
まず, 提案手法のセットアップとして, 本システムのユーザは,自分が直接見知っている人との間にフォロー・フォロワー関係を確立しているものとする. フォロー・フォロワー関係とは,『見知らぬ人に問いかけられたら答えないが, フォロー・フォロワー
関係でつながっている人に問いかけられたら答える』というような関係であるとする. 更に, 各ユーザには, そのユーザがどのような趣味や特技を持つか, 出身地や所属するコミュニティ等,
そのユーザのプロファイル情報が登録されており, ユーザはそ

図 1 既存システムのプロファイルを閲覧することができる. また, 各質問に対する適切な回答者はあらかじめユーザーのプロフィールと回答内容
から決められているものとする. 図 1 に既存システムの QA サ
イトモデルを示し, 図 2 に本稿で扱う提案手法のモデルを示す.
既存の QA サイトモデルでは, 質問者は質問を QA サイトに投稿し, 回答者は自分に合った質問を探し回答する. それに対して, 提案手法のモデルでは, ある一つの質問に関連するユーザは質問者, 質問転送者, 回答者の 3 つの役割がある. まず, 質問者は質問を作成し, その質問を転送・拡散するユーザであり, 自分のフォローユーザの中から, その答えに適したユーザ, あるいはその答えに適したユーザに転送・拡散してくれそうなユーザにその質問を転送する. その質問を受け取ったユーザは, 自分がその図 2 提案システム

質問に回答すると決める要因を満たしているならば回答者となる. 回答すると決める要因を満たすとは以下の三つのいずれかの要因を満たすことを云う.
１）質問の答えが明確であり、自分が答えられると判断した場
合２）自分がフォローしているどのユーザよりも自分のほうが良い回答を返せると予想した場合
３）自分がフォローしているユーザがすべてすでにその質問を受け取っているとき回答すると決める要因を満たさず, 自分のフォロー・フォロワー
関係の中で, 自分よりも適切そうなユーザもしくは, そのユーザ

図 3 今回の例における提案システムに質問を転送してくれそうなユーザがいる場合は, 質問をその特定の（単数もしくは 3 人までの複数）ユーザに質問を転送すというシステムである.

る質問転送者となる.
提案システムにより質問が転送される様子を図 3 に示す.「ね3. 3 提案手法の形式化

ぎを首に巻くと風邪が治るのか」という質問を質問者が投稿すまず, 質問は 200 文字以内の文からなるタイトル t と、1000

る場合を考える. 質問を転送する際は, 自分がフォローしている

文字以内の文書からなる内容 b から構成され,(t,b) で表すこと

複数ユーザのプロファイルを見て, どのユーザがより適切かをとする. 次に, 提案手法におけるシステムのユーザーの役割を判断し転送する. 今回の質問に適していると思われるユーザと質問者 Q と質問転送者 S と回答者 A に分ける.

しては, 民間療法に関する科学的な知識を持っている医者もし

質問者：Q は質問 (t,b) をシステムの入力として与える. その

くは, その医者を知っていると思われる人, 昔ながらの噂に詳し

後,Q は自身がフォローするフォローユーザー集合 UQ の中からいと思われる高齢層の女性, 通説に詳しい専門家などが考えら

制限数 k 以下のユーザー集合 uQ を選択する. そしてユーザー

れる. 質問を転送されたユーザは自分で回答するか, もしくは,

集合 uQ は質問 (t,b) を受け取る.

自分がフォローしている複数ユーザの中でその質問に適してい

質問転送者：S は質問者から質問 (t,b) を受け取ったが, 自分がると思われるユーザを選択し質問を転送する. このようなプロ答えるのではなくより適した人に転送することを選択したユー

セスを繰り返し, 各質問をその質問に適した回答者に転送するザのことを指す.S は自身がフォローするフォローユーザー集合図 4 提案システムの物理ネットワーク

図 5 ユーザ登録し, プロファイル情報を登録する UI フロー

US で, まだ質問 (t,b) を受け取っていないユーザーの中から制限数 k 以下のユーザー集合 uS を選択する. ユーザー集合 uS に属するユーザーはそれぞれ質問 (t,b) を受け取る.
回答者：A は質問者から質問 (t,b) を受け取ったユーザーで, 転送せずにその質問に答えるユーザーであり,A は受け取った質問に対して回答 at,b を作成する.
記号一覧：

Q: 質問者
S: 質問転送者(t,b):質問
t: 質問タイトル (200 文字以下)
b: 質問内容 (1000 文字以下)

図 6 ユーザプロファイル情報とフォロー・フォロワー関係を確認できる画面

UQ : Q のフォローユーザー集合
uQ : Q が質問を転送する先のユーザー集合
US : S のフォローユーザー集合
uS : S が質問を転送する先のユーザー集合
k:質問転送先の上限
at,b :質問 (t,b) に対する回答
3. 4 提案手法の実現方法
提案手法の実現方法として, 携帯端末でアクセスできるアプ
リケーションを用意する. これを提案システムと呼ぶ.
提案システムにおける物理ネットワークの概要を図 4 に示す.
提案システムでは, ユーザーがアプリケーションを操作し, その

図 7 質問を作成する際の実際のアプリーケーション UI フロー

操作によってサーバーと API 通信を行うことでデータを取得・作成・更新する SQL 命令をサーバーから DB に送信する. アに質問転送操作する.

プリの実装には,javascript(ReactNative) を使用し, サーバーと

3) 質問に対して回答する.

DB は Apache,PHP,MySQL を用いて API 通信を構築した.

それぞれの動作に対する UI フローを図 7,8,9 に示す. 提案シス

提案システムでは, まずはじめに, 図 5 のようにユーザがアカウントの作成とプロファイル情報の登録が行われる. 登録さテムとは, ユーザが以上の三つの動作を行い, 質問を作成・転送
し, 回答してもらうシステムのことを指す.

れた情報は DB に記録され, いつでも書き換え可能である. また, 図 6 のように自分もしくは他人のプロフィール情報とフォ
ロー・フォロワー関係, さらには, そのユーザーが行なった質問・回答・転送の一覧について閲覧することが出来る.
提案システムを用いたユーザの操作は以下の三つの操作が基本となる.

1) 質問を作成し, 他のユーザに質問転送操作を行う.
2) 他のユーザから質問転送操作をされた質問を更に他のユーザ

4 評価実験
本章では, まず評価実験の目的と評価基準について述べ, その後実際の実施方法について述べ, 得られた結果を示す.

4. 1 評価実験の目的と評価基準
実験は以下の四つの問いに答えるために実施された：

有効回答率 (p) =

∑
 U

i=1

0

Ai,p ·Ci,p
Ai,p

(

∑U

i=1 Ai,p ̸= 0)(otherwise)

RQ4 については, 各質問のうちユーザが受け取った質問の割合,
つまり回答者から見た評価『質問到達率』を評価する.
∑ N Qi,p (N ̸= 0)
p=1 N
質問到達率 (i) =0(otherwise)
記号一覧：
図 8 質問を転送する際の実際のアプリーケーション UI フロー

N:質問サンプル数
U:ユーザ数
p:質問サンプル中の p 番目の質問
i:i 番目のユーザ1 (ユーザ i が質問 p の転送を受けた)
Qi,p =
0 (otherwise)1 (ユーザ i が質問 p の適切な回答者である)
Ci,p =
0 (otherwise)1 (ユーザ i が質問 p に回答した)
Ai,p =
0 (otherwise)

図 9 回答を作成する際の実際のアプリーケーション UI フロー

4. 2 評価実験の方法
RQ1 質問転送システムが比較手法と比べてどのくらい回答者

この目的のため, 実験の下準備として我々は３章で述べた提が適切な質問を発見するコストの減少に寄与するか？

案手法を実現させたシステムを用意した. これを PA と呼ぶ. まRQ2 質問転送システムが比較手法と比べてどのくらい適切なた, 比較手法として質問者が質問を全ユーザーに転送する既存

回答者による回答が少なくとも一つ以上得られる質問の数の向の QA サイトを模したシステムを用意した. これを CA と呼ぶ.

上に寄与するか？

次に, これらの２つのシステムとシステムを利用するユーザを

RQ3 質問転送システムと比較手法と比べてどのくらい各質問

37 人用意し, それぞれのシステムを利用する二つのユーザグにおける適切な回答者による回答の割合の向上に寄与するか?

ループにランダムに分割する. その後, それぞれのグループでRQ4 質問転送システムと比較手法と比べてどのくらい回答者

以下の実験を行った. また, 実験後被験者ユーザには実験についが受け取る質問数の減少に寄与するか？

てのアンケートを実施し, 謝礼を支払った.

RQ1 については, ユーザーが受け取った質問のうち, そのユー

PA を利用するグループ

ザが適切な回答者である質問の割合, つまり回答者から見た評

0) 実験用アプリケーションをダウンロードする.

価『適正質問率』を評価する.

1) ユーザは自分のプロファイル情報を入力し, ユーザー登録す適正質問率 (i) =

∑
 N

p=1

0

Ci,p ·Qi,p
Qi,p

∑
( N
p=1 Qi,p ̸= 0)

る.

(otherwise)

ユーザをフォローする.

2) ユーザは他のユーザのプロファイル情報をみて, 興味のある
3) 実験主催者が質問をランダムに３人のユーザに渡す.

RQ2 については, 適切な回答者によって（少なくとも一度以上）

4) 質問を受け取ったユーザは次の三つの動作のいずれかを行回答された質問の割合, つまり質問から見た評価『適正回答獲う.a:質問に回答する.b:質問を捨てる,c:質問をユーザプロファイ

得率』を評価する.

ル情報から他の適切だと考えられるユーザに転送する.

適正回答獲得率 = ∑N∑U p=1 min{ i=1 Ci,p ·Ai,p ,1}(N ̸= 0)

0

過した時点で終了する.

(otherwise)

CA を利用するグループ

N5) 実験開始から 30 分経過するまでユーザは 4) を行い,30 分経0) 実験用アプリケーションをダウンロードする.
RQ3 については, 各質問についた回答のうち, 適切な回答者に

1) ユーザは自分のプロファイル情報を入力し, ユーザー登録すよる回答の割合, つまり質問から見た評価『有効回答率』を評

る.

価する.

2) ユーザは他のユーザのプロファイル情報をみて, 興味のある

図 11 実験結果サマリー

図 10 実際に選定した質問例

図 12 提案手法と比較手法の性能比較

ユーザをフォローする.

3) 実験主催者が質問を全てのユーザに渡す
4) 質問を受け取ったユーザは次の二つの動作のいずれかを行う.a:質問に回答する.b:質問を捨てる.

5) 実験開始から 30 分経過するまでユーザは 4) を行い,30 分経過した時点で終了する.
ただし, 質問の順序については PA では, 実験主催者によってランダム転送された質問についてはユーザによってランダムにし, 実験開始後に質問転送者から送られてきた質問は時系列に表示するようにした. また CA では, それぞれのユーザによってランダムに異なる様に設定した. このように順序を設定したのは, 現実の QA サイト投稿順がユーザのアクセス時間によって

図 13 ユーザーごとの質問到達率とその平均異なるためである.

4. 3 ユーザプロファイル情報の選定
ユーザが適切な回答者を考慮するにあたって, ユーザプロファ
イル情報を選定した. ユーザプロファイル情報は以下の通りである. ただし, ユーザが記入内容が無い場合や記入したくない場
合は記入されていないユーザプロファイル情報が存在する.
ユーザプロファイル情報: 性別, 年齢, 住んだことのある地域,
所属, 専門分野, 趣味, 特技, 部活, 好きなもの, 自己紹介
実際のユーザープロファイル属性の例を以下に示す.
性別:男, 年齢:23, 住んだことのある地域:大阪と京都, 所属:京都大学工学部情報学科, 専門分野:コンピュータサイエンス, 趣味:音楽, 特技:弾き語り, 部活:軽音, バイト:中小企業でプログラマー,

図 14 質問あたりの質問転送到達者数

好きなもの:パイナップル, 自己紹介:サプライズとインスタ映え
スポット巡りが最近のマイブームです.

4. 4 質問の選定
提案手法と比較手法それぞれのユーザプロファイル情報から共に適切な回答者を選択できる質問を選定した. 実際に選定した百四十問の質問からサンプリングした五問の質問例を図 10に示す.

4. 5 実 験 結 果

ザーに転送された質問をランダムに 10 問サンプリングし, その質問に割り当てられた適切な回答者に属しているかを確認した.
また, 適正回答獲得率と有効回答率については, 質問を条件を設定せずにランダムに 20 問サンプリングし, それぞれの手法でついた回答の回答者がその質問に適した回答者であるかを確認した. 質問回答数と適正回答数平均については, 同様に 20 問サン
プリングしたものの 1 問あたり回答数の平均と適正回答数の平均を表している. 提案手法における質問到達率（有効数字 2 桁）

実験によって得られたデータの内, 参加したユーザー総数, 質を図 13 に, 質問あたりの質問転送到達数を図 14 に示す. ユーザ

問総数, 転送総数, 回答総数, フォロー総数を図 11 に示す. 転送

ID とは, ユーザを識別するための固有の ID であり, 質問到達数とは, 質問者もしくは, 質問転送者が他のユーザーに質問を転率と質問転送到達者数は全質問（140 問）から算出した. また,送した回数のことであり, フォロー数とはユーザー間のフォロー

質問転送到達者数は 17 人で全ユーザに転送することとなる.

する側とフォローされる側の有向グラフの枝の数のことである.
提案手法の評価を行うために得られた数値（有効数字 2 桁）を図 12 に示す. ただし, 適正質問率についてはそれぞれのユー

4. 6 実験結果による考察
図 12 から, 提案手法の方が, 回答者に適切な質問が提示されやすく, 適切な回答者による回答が少なくとも１つ以上得られる質問の割合が高く, 各質問に適切な回答者による回答が得ら

5. 1 提案手法における今後の課題れる割合が高いことがわかった. かつ, 図 13 から 1 人当たりのアンケート結果などを考慮して, 提案手法の精度や有効性を

質問提示数が少ないことがわかった. これによって, はじめに述より正確に測るための主な課題が 3 つ考えられる. 第 1 に, 今

べた「回答者が自分に適切な質問を見つけるのが難しいことが回の実験ではユーザ 34 人での評価実験を行ったが, 提案手法のある」,「適切な回答者による回答がつかない」,「各質問に適有効性をより正確に検証するにはより多くのユーザが必要であ切でない回答者も回答してしまう」という QA サイトの 3 つのるという課題が挙げられる. なぜなら, 以下の懸念点があるか

課題を軽減でき, 質問を転送・拡散する範囲はできるだけ小さらである.

くピンポイントに回答者に適した質問を転送・拡散することが

1) 質問自体も少なくなるので, 質問自体を目視で探すほうが容できる可能性が示唆された. しかし, 比較手法の方が,1 問当たり易になり, 各質問に対して, ユーザにとって適切な質問かを判別の回答数や適正回答数で優れていることもわかった. これは, 提する必要性が無くなってしまう可能性がある点.

案手法の方が, ユーザーをフォローしたり, 質問を転送したり,

2) 質問に対して特定のプロファイル情報をもつユーザが存在し転送するためにユーザーを選定するのに時間がかかってしまう

ない可能性がある点.

ためであると考えられる. また図 14 から, 各質問の中で全ユー

3) フォロー・フォロワー関係の範囲が小さくなり, 既存の QA

ザーに転送されてしまった質問は約５％程度しかなく, 質問にサイト同様, 全てのユーザー同士が繋がっている完全グラフに関わるユーザを制限出来ていることがわかった. 図 13 からは,なったり, 質問を転送する候補先が見つからない可能性がある

それぞれのユーザーごとに拡散されてきた質問数の差がそれほ

点.

ど無いことから, 質問をユーザごとにある程度負荷分散出来て第 2 に,QA サイトにおいて, ユーザの回答に対するモチベー

いることがわかった.

ションを高めるために, 報酬を与えるのが一般的であるが, 今回の本論文における提案手法においてはどのような報酬モデルに5 ま と め提案手法では, ユーザーをフォローしたり, 質問を転送したり,転送するためにユーザーを選定するのに時間がかかるため, なるべく多くの回答数を求めるような質問には向いていない. そういった質問はむしろ既存の QA サイトを模した比較手法の方が精度が高くなる. しかし, 実験結果を分析することにより, 実験で立てた問いに関して以下の 4 点が分かった. まず, すべての質問が質問者に提示されるという問題については, 各回答者側に提示される質問が 100 ％（全質問）から 56%まで減少した.
次に, すべての質問が回答者に適している・適していないに関わらず提示されるという問題については, 回答者側からみて, 提示される質問のうち自分に適した質問の割合が 21%から 39%まで向上した. 適した回答者による回答が一つもつかない質問が生じるという問題については, 質問者側からみて, 適切な回答者に少なくとも 1 回以上回答される質問の割合が,70%から 80%に向上した. 最後に, 本来その質問に答える必要のないユーザま
でもが答えてしまうという問題については, 質問者側からみて,
質問についた回答のうち適切な回答者に回答された回答の割合
が 59%から 68%に向上した. これらのことから, 以下のいずれかの条件を満たす場合は既存の QA サイトモデルよりも提案手法の方が有効であることが示唆された.

1) 質問者側からみて, 質問に適したユーザに少なくとも一回以上答えて貰いたい場合

2) 質問者側からみて, なるべく質問に適したユーザの意見だけを貰いたい場合

3) 回答者側からみて, なるべく自分に適した質問のみを提示して貰いたい場合

4) 回答者側からみて, なるべく提示される質問を自分の知り合
いに限り, 質問数を制限したい場合

すべきかは定まっていないという課題が挙げられる. 報酬モデルを定め, 提案手法と比較手法で報酬モデルを導入した上で回答の精度の比較を行えば, より現実的な比較になると考えられる. 第 3 に, ユーザが転送できる人数制限の最適な人数の評価を行うことが出来ていないという課題が挙げられる. 現状の提案手法のシステムでは, ユーザが転送できる人数制限を３人にしている. これは, 被験者ユーザ１７人に各質問が全転送されないようにし, かつ実験においてある程度の精度を達成するためには,3 人程度が適切ではないかと考えたからである. なるべく少ないユーザに質問を転送し, かつ各質問に適切な回答者による回答がつく人数制限の下限を評価実験において評価する必要がある.

5. 2 提案手法における今後の発展性
まず考えられるものとして, 前節の二つ目で述べた「提案手法の報酬モデルを定まっていない」という課題を解決することが考えられる. その一つの方法として質問を適切な回答者もしくは適切な回答者を知っているユーザに転送し, 適切な回答が行われた際に, その質問に関わった回答者のみならず, 質問転送者にも報酬を分配するという方法が考えうる. また, どのような報酬分配アルゴリズムの手法（モデル）を与えれば, 回答者にしめる適切な回答者の割合の向上など提案手法のシステムの精度が良くなるのかを精査し, 評価実験を行うことも一つの研究項目となるであろう.
その他にも, 既存の QA サイトモデルに挙げられる知らないユーザからの「意味のない質問を大量に転送される」,「回答者にとって不愉快な質問が転送される」といった荒らし行為の防止・課題解決に提案手法が役立つのかを検証することが挙げられる. つまり提案手法では, ユーザの知り合い（今回のシステム
では, フォロー・フォロワー関係を結んだユーザ）からしか質問が転送されてこないので, フォロー関係のユーザーを選別する

ことで, 悪意のある質問者からの攻撃を自らである程度フィル
タリングすることが出来る可能性がある. また, 質問に対する回答の多様性や極性のバランスを恣意的に制御出来るかを検証する研究も挙げられる. 例えば,「アベノミクスで雇用が増えたとの報道がありましたが, 本当にそうなのでしょうか. そうならば解説していただけないですか？」といった質問に対しては, 既存の QA サイトモデルでは政治に関心があり, 自分の意見を主張したい賛成反対両極端の意見が集まってしまう可能性がある.
これに対して, 質問転送者に第三者の判断を仰ぐことで, 多様な人の意見が集まるようにしたり, 求める回答の意見の賛成・反対のバランスを恣意的に操作出来る可能性がある.

6 謝

辞

本 研 究 は ，JST CREST (JPMJCR16E3)，JSPS 科 研 費

18H03245，JSPS 科研費 16K12430 の支援を受けたものである．

文

献[1] 横山 裕也, 宝珍 輝尚, 野宮 浩揮, “質問回答サイトにおける質問
文への適切な回答者の選出法”, 日本感性工学会論文誌, Vol. 15,
No. 1, pp. 21–29, 2016.
[2] P. Jurczyk and E. Agichtein, “Discovering Authorities in
Question Answer Communities by Using Link Analysis”,
Proc. of 16th ACM Conf. on Inf. and Know. Management(CIKM2007), pp. 919–922, 2007.
[3] E.Agichtein,C.Castillo,D.Donato,A. Gionis and G.Mishne,“Finding High-Quality Content in Social Media”, WSDM
’08 Proceedings of the 2008 International Conference on
Web Search and Data Mining, pp. 183–194, 2008.
[4] J. Liu,Y. Song, and C. Lin, “Competition-based user expertise score estimation”, In Proceedings of the 34th International ACM SIGIR Conference on Research and Development on Information Retrieval, pp. 425–434, 2011.
[5] Daisuke Ishikawa,Tetsuya Sakai,Yohei Seki,Kazuko Kuriyama,Noriko
Kando, “Automatic Prediction of High-Quality Answers in
Community QA”, 情報知識学会誌, Vol. 21, No. 3, pp. 362–
382, 2011.
[6] C. Shah and J. Pomerantz, “Evaluating and Predicting Answer Quality in Community QA”, Proceeding of the 33rd
international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, pp. 411–418, 2010.